Verfahren und Vorrichtung zur Modellwertbildung, insbesondere zur Sensordatenfusion

• Main Author: Weissenmayer, Simon
• Format: Patent
• Language: German
• Published: 05.08.2021
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; PHYSICS

Die Erfindung betrifft ein computer-implementiertes Verfahren zur Modellwertbildung von mehreren Modelleingangsgrößen, insbesondere von einer oder mehreren Sensoreinrichtungen und/oder einer oder mehreren Recheneinrichtungen, wobei mindestens eine der Modelleingangsgrößen mit einem zugehörigen Modelleingangs-Ungenauigkeitsmaß bereitgestellt wird, mit folgenden Schritten:- Bereitstellen einer Modellierungseinrichtung (3) mit mindestens einem trainierten mehrschichtigen neuronalen Netz mit Neuronen, wobei mindestens ein Teil der Neuronen als stochastische Neuronen (11) ausgebildet ist,wobei ein stochastisches Neuron (11) mindestens einen ersten Neuroneneingang zum Empfangen eines Neuroneneingangswerts (µo,i), jeweils einen den ersten Neuroneneingängen zugeordneter zweiter Neuroneneingang zum Empfangen eines Neuroneneingangs-Ungenauigkeitsmaß (vo,i, eo,i) für den jeweiligen Neuroneneingangswert (µo,i) aufweist, wobei jedem ersten Neuroneneingang eine zugeordnete Neuronenwertgewichtung (wµ,ij) und jedem zweiten Neuroneneingang eine zugeordnete Neuroneneingangs-Ungenauigkeitsmaßgewichtung vorgegeben ist, und wobei das stochastische Neuron (11) einen ersten Neuronenausgang zum Bereitstellen eines Neuronenausgangswerts (µo) abhängig von den empfangenen Neuroneneingangswerten (µo,i), den zugehörigen Neuroneneingangs-Ungenauigkeitsmaßen (vo,i, eo,i), den Neuronenwertgewichtungen (wµ,ij) und den Neuroneneingangs-Ungenauigkeitsmaßgewichtungen (wv,ij, we,ij) und einen zweiten Neuronenausgang zum Bereitstellen eines Neuronenausgangs-Ungenauigkeitsmaßes (vo,j, eo,j) abhängig von den empfangenen Neuroneneingangswerten (µo,i), den zugehörigen Neuroneneingangs-Ungenauigkeitsmaßen (vo,i, eo,i), den Neuronenwertgewichtungen (wµ,ij) und den Neuroneneingangs-Ungenauigkeitsmaßgewichtungen (wv,ij, we,ij) aufweist;- Ermitteln eines Modellausgangswerts und eines Modellausgangs-Ungenauigkeitsmaßes ausgangsseitig der Modellierungseinrichtung abhängig von den mehreren Modelleingangsgrößen und entsprechenden Modelleingangs-Ungenauigkeitsmaßen mithilfe des trainierten neuronalen Netzes.